导读
3月27日，由上海市计算机学会指导，DOIT传媒主办，算力豹、百易存储研究院、CXL技术应用俱乐部、上海市计算机学会存储技术专委会、上海交通大学计算机系支持的“2025人工智能基础设施峰会”在上海龙之梦万丽酒店盛大召开。在人工智能技术持续突破的今天，DeepSeek以其低能耗、高透明度的开源大模型特性，正掀起全球企业生产力工具的革新浪潮。在2025人工智能基础设施峰会-智能算力前沿技术论坛上，并行科技行业总监郭宇发表了以《DeepSeek加速企业生产力工具升级》为主题的演讲。他深入剖析了DeepSeek大模型的技术突破，分享了并行科技在智能算力服务领域的实践经验，并对未来大模型与产业融合的发展趋势进行了展望。
DeepSeek横空出世
中国大模型发展的重要里程碑
今年初，DeepSeek迅速在国内大模型市场掀起波澜。它的开源策略意义重大，不仅让企业和开发者能够更便捷地获取和使用大模型技术，还推动了整个行业从关注模型本身向注重应用落地的转变。其核心技术优势显著，采用了MoE架构和FP8精度技术，大大提升了模型训练和推理的效率。与ChatGPT – o1相比，DeepSeek R1在推理能力上达到了相当水平，甚至在某些专业领域的表现超越了人类博士生，这一成果让市场对其产生了极大的兴趣和期待。
对产业生态的重塑
DeepSeek的出现对算力市场产生了深远影响，它打破了高端算力的垄断局面，H20卡凭借其高效的性能和性价比，成为市场上的热门选择，一卡难求。同时，DeepSeek也为国产算力的发展提供了新的机遇，推动了国产卡的技术创新和市场应用，为国产算力实现弯道超车创造了条件。
大模型驱动产业变革的关键方向
应用场景的拓展
大模型在企业中的应用场景日益丰富，主要集中在知识问答、翻译、辅助决策、文本生成和任务执行等方面。其中，任务执行是最具潜力的领域，它能够将大模型与企业的生产工具相结合，实现业务流程的柔性连接，提高生产效率。例如，在制造业中，通过大模型与专业工具的集成，可以快速完成产品原型的确认和市场分析，大大缩短了决策时间。
技术发展趋势
未来，大模型的发展将呈现出两大趋势：一是生成式应用与决策类应用的深度融合。目前，生成式应用已经较为普及，但决策类应用由于需要处理更多的复杂信息和数据，发展相对滞后。随着技术的不断进步，决策类应用将逐渐成为主流，为企业提供更精准的决策支持。二是多模态技术的广泛应用。多模态技术能够让大模型更好地理解和处理多种形式的信息，如文本、图像、语音等，为用户带来更加丰富的体验。
AI大模型在企业中的应用已覆盖全流程，从市场销售、研发到智能制造，可归纳为四大核心环节：
- 知识库—— 企业各环节均需高效知识管理，传统系统（如PLM）常因数据杂乱沦为 “数据仓库” 甚至 “垃圾桶”，而AI驱动的智能检索可挖掘归档图纸、文档、单据的潜在价值。
- 文本生成—— 涵盖代码、会议纪要、公文等自动化生成，目前仍是企业应用最广泛的场景。
- 知识驱动工具—— 未来三年热点，通过大模型（如DeepSeek）实现生产工具的 “柔性连接”，替代传统刚性流程，提升系统适配性与效率。
- 数据分析—— 结合AI优化决策，如供应链、库存管理等，从被动响应转向主动预测。
分布式知识库成趋势，集中式方案存风险
针对知识库部署，专家强调 “分布式” 架构更符合企业需求。以西门子TC系统为例，其内置大模型接口支持内部知识问答，但若强制抽离数据至中央向量数据库，将导致权限、关联关系等关键信息丢失，增加企业风险。因此，未来各业务系统（如PLM、ERP）将自主构建AI能力，形成分布式智能网络，而非依赖单一集中式问答系统。
这一趋势为AI服务商带来广阔机会，尤其在垂直领域系统集成方面。
并行科技：智算服务创新实践
全栈算力产品布局
并行科技针对不同企业的需求，推出了全栈的算力产品体系。包括API服务、云主机、专属云、一体机和知识库产品等。其中，一体机在春节后市场需求火爆，但郭宇表示，从长远来看，云服务将成为主流。因为云服务能够提供更高的资源利用率和更低的成本，同时也能满足企业对数据安全和灵活性的需求。
典型案例分享
并行科技在多个领域都有成功的案例。例如，与某研究院合作的知识库项目，通过RAG技术实现了知识的高效管理和利用；与制造业企业合作，将大模型应用于销售前端，实现了产品原型的快速确认和市场分析，大大提高了销售效率。
智能算力基础设施的未来展望
智能算力基础设施的发展需要产业各方的协同合作。并行科技愿与合作伙伴一起，打造10万卡级的单体高端算力集群，为大模型的研发和应用提供强大的算力支持。
并行科技的演讲为我们描绘了大模型与智能算力融合发展的美好蓝图。在这个过程中，并行科技将继续发挥自身优势，推动大模型技术的普及和应用，助力产业升级和经济发展。
